Högskolan i Skövde är en central och ledande aktör för utbildning, forskning och samverkan som stödjer omställningen för en hållbar framtid – regionalt, nationellt och internationellt. Våra 12 000 studenter och 460 medarbetare skapar förutsättningar för samhällets digitala transformation och hållbar samhällsutveckling genom högkvalitativ utbildning och forskning inom valda områden. Välkommen till ett levande campus mitt i Skaraborg.
Om oss
Vid avdelningen för Data- och systemvetenskap möts du av en kreativ och dynamisk miljö med modern teknisk infrastruktur, välutrustade lokaler och ett starkt kollegialt samarbete med nära koppling till det omgivande samhället.
På Högskolan i Skövde arbetar vi tillsammans, nära och tvärdisciplinärt för att skapa engagemang, kvalitet och resultat på ett levande campus. Vi tar gemensamt ansvar för arbetsuppgifter och arbetar mot verksamhetens mål. Högskolans förutsättningar skapar goda möjligheter till närhet och samarbete mellan institutioner, avdelningar, studenter, kollegor samt samarbetspartner.
Anställningen är inom ämnet informationsteknologi, som vid Högskolan i Skövde definieras som studiet av hur information representeras, bearbetas och kommuniceras i artificiella och naturliga system samt hur informationstekniska system används och utvecklas i syfte att åstadkomma användbara systemlösningar för individ, organisation eller samhälle.
Du kommer att ingå i forskningsgruppen SAIL, vars forskningsaktiviteter är inriktade på AI-baserad modellering av komplexa system, osäkerhetshantering inom djupinlärning, visual analytics, transparenta beslutsstödssystem, dataskydd och rekommendationssystem. SAIL ansvarar för Högskolans masterprogram i data science.
Din roll
Du kommer ha en central roll i det pågående Horizon-projektet ProcTwin där vi undersöker hur ett distribuerat AI-system kan fånga och förutsäga beteendet hos ett produktionssystem under produktionsbetingelser. Projektet utvecklar datainsamling, datalagring, algoritmer och AI-inlärningsprinciper som möjliggör att delarna i ett distribuerat AI-system tränar tillsammans för att dynamiskt samverka mot ett bättre gemensamt produktionsresultat. Projektet består av tolv partners i Europa, med SSAB i Sverige och Celsa i Spanien som två stora stålproducenter, hos vilka projektet samlar in data och för vilka AI-modeller utvecklas. Tjänsten är central inom projektet då du i samarbete med projektets medlemmar förväntas driva utveckling av algoritmer och kunskap inom AI genom att utveckla experiment och simuleringar, samt sprida resultaten. Du förväntas driva publikationer för att bidra till ny kunskap inom dynamiska distribuerade AI system så att detta blir bidrag till utvecklingen av befintlig forskningsfront.
De huvudsakliga arbetsuppgifterna inom anställningen är:
Anställningen kommer i första hand gälla forskning. Undervisning eller andra administrativa uppgifter kan ingå med upp till 20 procent. Ytterligare arbetsuppgifter kan komma att ingå i anställningen.
Vi söker dig som har:
Vi kommer också att värdera följande bedömningsgrunder vid anställningen:
Av högsta betydelse är:
Av näst högsta betydelse är:
Av betydelse är också:
Anställningsform: Anställningen som postdoktor avser heltidstjänstgöring och görs i enlighet med gällande kollektivavtal mellan Arbetsgivarverket, OFR-S, Saco-S och SEKO. Anställningen är tidsbegränsad i två år.
Omfattning: 100 %
Sista ansökningsdatum: 20 oktober 2026
Diarienummer: Ref nr HS 2026/594
Tillträde: Enligt överenskommelse
Kontaktuppgifter: Upplysningar om anställningen lämnas av avdelningschef Jesper Holgersson och biträdande professor Gunnar Mathiasson. Facklig information lämnas av Anders Johansson (Saco-S) eller Maria Carlstedt (ST). Samtliga personer nås via Högskolans växel 0500-44 80 00.
Ansökan
Du söker anställningen via vår hemsida, www.his.se/jobb genom att klicka på "Ansök" längst ned i annonsen. Där kan du även läsa mer oss Högskolans rekryteringsprocess samt vilka förmåner du har som medarbetare hos oss. Välkommen med din ansökan!
Till din ansökan ska följande dokument bifogas:
Kontakta HR-avdelningen på [email protected] om du har publikationer som inte kan bifogas elektroniskt direkt i ansökan. Publikationerna ska vara högskolan tillhanda senast en vecka efter sista ansökningsdatum.
